公开(公告)号：CN119129445A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411615809.5

申请日：2024-11-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 方小星 ,  刘佳刚 ,  张芸芸

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的混合调控可重构FSS智能设计方法。通过对混合调控可重构FSS结构进行物理建模与数学建模，采用结构矩阵与电磁特性的方式，将混合调控可重构FSS的结构和物理特性抽象为可供机器学习输入的内容，进行电磁仿真后，采用基于卷积神经网络的分布式变分自编码器和预测器与遗传算法相结合，得到最优混合调控可重构FSS结构，最终根据最优混合调控可重构FSS结构构建出混合调控可重构FSS的物理结构。本发明实现了混合调控可重构FSS的快速、智能、自动化设计，并且在提高设计效率的同时大大减少了设计成本。

公开(公告)号：CN119129445B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411615809.5

申请日：2024-11-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 方小星 ,  刘佳刚 ,  张芸芸

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的混合调控可重构FSS智能设计方法。通过对混合调控可重构FSS结构进行物理建模与数学建模，采用结构矩阵与电磁特性的方式，将混合调控可重构FSS的结构和物理特性抽象为可供机器学习输入的内容，进行电磁仿真后，采用基于卷积神经网络的分布式变分自编码器和预测器与遗传算法相结合，得到最优混合调控可重构FSS结构，最终根据最优混合调控可重构FSS结构构建出混合调控可重构FSS的物理结构。本发明实现了混合调控可重构FSS的快速、智能、自动化设计，并且在提高设计效率的同时大大减少了设计成本。